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フェイスブックの将来の成長が、アナリストたちから不安視されているわけ

昨日、フェイスブック(ティッカーシンボル:FB)が第3四半期決算を発表し、今回もEPS、売上高の両方でコンセンサス予想を上回りました

それにもかかわらず、今日、フェイスブック株は-5%前後下げています。

なぜか?

ひとつの理由は、決算カンファレンスコールでデイブ・ウェーナーCFOが「今後の売上成長率はグッとさがる(meaningfully)」と釘を刺したからです。

また設備投資に関しては「アグレッシブに継続投資する」とコメントしました。

つまり売上は下がって来るけど、積極投資は続ける……それを投資家は嫌気したわけです。

なかでも「アド・ロードは来年半ばから下げる」という説明が、投資家の注意を惹きました。

そこで「アド・ロード」の概念を説明します。

アド・ロードとはフェイスブックのタイムラインの中に表現される広告の出現頻度を指します。

過去2年間は、そもそもフェイスブックで広告を出す広告主が少なかったので、ちょうど真っ白いキャンバスに絵を描き始めるように、アド・ロードは限りなくゼロに近いところから、どんどん増やしてもユーザーからは(広告がうるさいな)と反感を買うことは少なかったです。

しかし……

現在は広告がかなり詰まってきたので、よく我々がテレビを視ていて感じる(なんだ、またコマーシャルか)という鬱陶しい感じが、フェイスブックのタイムラインでの広告でも醸し出され始めるということです。

いまフェイスブックの売上成長が、実際にはどの要素から達成されているか? を分解したのが下のグラフです。

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このうちユーザー成長と滞在時間の増加は、おのずと限界があります。

一方、過去2年間はアド・ロード、つまり広告表示頻度UPはラクショーに達成できるし、会社側の肚ひとつでダイヤルアップ、ないしはダイヤルダウンできる項目でした。

しかし今後は余り「広告だらけ」になるとタイムラインが汚くなるので「これは絞り込む」と言っているわけです。

広告単価の上昇は、実はフェイスブックの会社側がコントロールしにくい項目です。なぜならFB広告はユーザーが予算の上限を決めることができるし、オークションのメカニズムによりキャンペーンのコストが決まる側面があるからです。

確実に広告単価をUPするには、そもそも広告単価が高い訴求方法(=それは動画広告にほかならないわけですが)をUPするのが最も確実なやり方です。

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フェイスブックの決算カンファレンスコールでマーク・ザッカーバーグは「我々はビデオ最優先の会社だ」と動画へのシフトを何度も強調していたのは、そういうソロバンに基づいているのです。

しかし……

アナリストからの質問の中には
「そもそもおたくのタイムラインにUPされている動画は貧相なものばかりで、後から検索をかけたり、ユーザーがわざわざ探し求めて来るような、高価値のコンテンツが沢山あるのかね?」
という意地悪なものもありました。

なるほど「キュウリに驚くネコ」とかの動画は面白いので僕もつい眺めてしまうのですけど、わざわざそれを探し求めるような性格のコンテンツでは無い気がします。

またフェイスブック動画がユーザーから長い時間視聴されているという証拠も、データの計測方法に大きな誤りがあり、「あれは過大報告だった」ということを会社側が認めたばかりです。つまり動画広告に対するユーザー・エンゲージメントに関しては、極めて不透明な点が多いのです。

さらに言えば、どのような動画コンテンツを優先的に表示してゆけば、動画広告の極大化が目指せるか? という点に関してはフェイスブックは他社同様、かなり手探りの状態です。

実はAIとかマシン・ラーニングということが最近、ネット界で流行語になっているけれど、実際にデプロイメントされているそれらのソリューションはグーグル、ツイッター、フェイスブックなどのネット企業に買われており、自社のサービス向上のために投入されているということは、あまり知られていません。

たとえばツイッターの場合、「ユーザーにとってrelevant(カンケーある)なツイートを、どうやって選び出し、上位に表示するか?」ということは、ツイッターにとって死活問題になっています。そこでマシン・ラーニング(機械学習)により、リツイートなどのアクションに結び付きやすいツイートを、必死に選別しているのです。しかしこれはまだまだ端緒についたばかりで、成果は上がっていません

グーグルの場合も機械学習を開発中ですが、「外部に販売するのか?」というアナリストの質問に対し、「マシン・ラーニングがランク・ブレインにもたらす貢献は、まだまだ少ない状態であり、マシン・ラーニングは自分たちが思っていたよりとても複雑で、手作り色が強く、あと何年もかかる。だから広告との統合もまだ出来ないし、今後、追加のデータを収集し続けるかどうかも、ある時点で見直ししないといけない」と言う風に、かなり慎重な発言をしていました。

フェイスブックもAIをタイムライン表示の向上のために主に使っています。

具体的には、マーク・ザッカーバーグは「ユーザーがニュースフィードにUPしているコンテンツを理解することが最優先だ」と言っています。次に「ビジュアルな理解、具体的にはどのような画像や動画を見せて、なにをブロックするか? 言い換えれば暴力的なコンテンツ、エッチなコンテンツなどを、その文脈まで含めて理解する努力をしている」というわけです。

この件に関しては、大統領選挙の過程で、まったく根も葉もない陰謀論的なニュースが大量に捏造され、それが有権者の投票態度に影響を与える意図でばら撒かれた事件がありましたが、フェイスブックのアルゴリズムはそれらをブロックできず「トップニュース」にガセネタが花盛りになる失態を演じたばかりです

さらにベトナム戦争のとき、逃げ惑う裸の少女を「これはチャイルドポルノだ」とフェイスブックのアルゴリズムが判断し、ユーザーをブロックしてしまう事件も起きました。その写真は、ピュリッツアー賞を獲得した「報道写真の金字塔」とも言える有名な作品で、「そこまでFBのアルゴリズムはバカなの?」と揶揄され、同社のエンジニアたちは屈辱を味わったわけです。

動画や記事のディスカバビリティ―を向上する、サーチを改善する、などのことは将来、広告収入を極大化するときにも必要となる重要な取り組みであり、今後もフェイスブックはAIへの高水準の投資を継続するでしょう。

しかし、その際にいつまでもエヌヴィディア(ティッカーシンボル:NVDA)のGPUのような「ロールスロイスに乗ってスーパーに買い物に行く」ようなことは、上記のようなソフィスティケートされたネット企業は、やらないと思います。

確かにディープ・ラーニングやマシン・ラーニングではコンピューテーションが、よりパラレルになりつつあるので、その環境ではGPUのほうがCPUより有利だという議論は成り立ちます。

しかし「そもそも論」を言えば、ディープ・ラーニングで必要なのはアクセラレータです。

ディープ・ラーニングはラーニング部分とスコアリング部分に分解でき、いまアクセラレータの市場を考えた場合、色々な選択肢があると思います。

たとえばインテルが買収したアルテラや、ザイリンクスが作っているFPGA(フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ)はアクセラレータのひとつであり、ネットワーク機器からマシン・ラーニングまで幅広く使用されています。

FPGAはその場でプログラミングできるので柔軟性が高いですが、パフォーマンスでは劣後します。だから最初、FPGAを使っても、ユーザーはすぐにGPUへと卒業するでしょう。

GPUは、特定のリニアー・アルゴリズムにおいては素晴らしいアクセラレータとしての能力を発揮します。しかしコストは割高です。

最高のコスト・パフォーマンスが期待できるアクセラレータは、実はカスタムASICです。

ワークロードが特定でき、その決められたタスクをこなすためだけにASICを設計すれば、コスト・パフォーマンスは他のソリューションの比ではありません。

つまりちょうどフラッシュ・メモリーの世界で、昔、フェイスブックがデータセンター向けに出来合いのフラッシュ・メモリーを買って投入していたけれど、次第に自社開発のロー・コストなものに置換して行ったように、GPUも骸骨(skeleton)のようなカスタムASICに置き換えられてゆくということが、だんだん起き始めると考えるのが自然なのです。

まとめると、フェイスブックは今後成長を捻出するためには単価面で有利な動画広告へ移行してゆくことが必要になります。しかし文章や画像ですら不適切なコンテンツを排除できていないのに、もっと内容の文脈的理解が難しい動画をキレイに整理整頓し、ユーザーに見せて行くことは難しいです。だからAIへの投資は高水準が続くでしょう。でもコストを極小化しながら、それを実現することが、今まで以上に急務になるということです。そんなときにGPUのような、ムダにチャラチャラしたチップを湯水のように投入していたのでは、すぐに足が出るということ。

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